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KETM：一种知识增强的文本匹配方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种使用文本百科知识进行文本表征的方法，并将其应用于阅读理解任务。该方法通过编码与实体相关的背景句子来实现基于事实推理的任务，并通过预训练进一步提高知识集成能力。在实验中，该方法相对于不整合背景知识的模型取得了显著的性能提升。
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关键要点
- 提出了一种使用文本百科知识进行文本表征的方法。
- 该方法应用于阅读理解任务，通过编码与实体相关的背景句子。
- 集成文本中的背景知识对基于事实推理的任务有效。
- 适当的预训练可以进一步提高知识集成能力。
- 在TriviaQA上，该方法相对于不整合背景知识的RoBERTa模型取得了1.6到3.1 F1的性能提升。
- 在多样化的QA数据集上，如BioASQ、TextbookQA和DuoRC，该方法在任务内和任务外均有显著提升。
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